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实体链接 功能介绍 对用户文本进行分析，识别出其中的实体，并返回图谱中关联节点的信息。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/apps/entity-linking 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kg_id
在“我的图谱”页面，单击待查看的图谱卡片，进入图谱详情页面，可查看如下信息。 在线版本图谱 图谱应用 版本统计 图1 图谱详情 在线版本图谱 可查看当前在线图谱的基本信息，包括“运行状态”、“图谱ID”、“实体个数”、“关系个数”等。 图2 在线版本图谱 图谱应用 针对已创建的知识图谱提供如下服务。 “知识图谱预览查询”
元素链接简介 通过配置元素链接，即配置图谱中概念以及概念属性、概念间的关系的同义词和权重，对用户输入的文本进行语义解析，识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。元素链接包括本体链接、实体链接、属性值链接，以及其他关键词链接等。 父主题： 配置元素链接
怎样配置实体唯一标识字段 实体唯一标识字段 实体唯一标识字段指能识别每个数据的唯一字段，该字段在所有数据中具有唯一性，能唯一代表所对应的数据，类似于数据的“身份证”。 例如如下数据的唯一标识字段为“url” ，因为该字段能唯一代表该数据，因此在配置实体唯一标识字段时，“唯一标识字段”的文本框中填写“url”。
创建问答模板 知识图谱KBQA服务支持根据用户问答查询意图自定义问答模板，用来识别用户问句的真实查询意图。 创建问答模板 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。
导入/导出元素链接 知识图谱问答KBQA支持直接导入元素链接配置文件，对用户输入的文本进行语义解析，识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。 上传元素配置文件到OBS 导入元素配置至知识图谱前，需要将元素配置文件（json格式）上传至OBS中，详情请参见OBS添加桶和OBS上传文件或文件夹。
知识图谱问答KBQA支持在控制台通过配置元素链接，即配置图谱中概念以及概念属性、概念间的关系的同义词和权重，对用户输入的文本进行语义解析，识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。 创建元素链接 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。
导入/导出问答模板 知识图谱问答KBQA支持直接导入问答模板配置文件，用来识别用户问句的真实查询意图。 上传问答模板配置文件到OBS 导入问答模板配置至知识图谱前，需要将问答模板配置文件（json格式）上传至OBS中，详情请参见OBS添加桶和OBS上传文件或文件夹。 导入问答模板配置至知识图谱
念间的关系的同义词和权重，对用户输入的文本进行语义解析，识别出其中与图谱相关联的多种类型的元素。元素链接包括本体链接、实体链接、属性值链接，以及其他关键词链接等。 配置问答模板 根据用户问答查询意图自定义问答模板，用来识别用户问句的真实查询意图。 问答体验 问答配置完成后，可在问
查询关联实体 根据图谱ID和关系类型查询与某一实体有关系的实体。 进行KBQA会话 进行KBQA问答会话。 实体链接 对用户文本进行分析，识别出其中的实体，并返回图谱中关联节点的信息。 知识搜索 对用户文本进行分析，对图谱中的相关知识进行搜索。 知识推荐 根据输入的实体节点，推荐相关的实体节点。
"info":"helloworld" "worldworld" upper(字段) 将字段中英文字母全部转为大写 upper(${name}) "name":"mike" "MIKE" lower(字段) 将字段中英文字母全部转为小写 lower(${name}) "name":"JOHN" "john"
"info":"helloworld" "worldworld" upper（字段） 将字段中英文字母全部转为大写 upper(${name}) "name":"mike" "MIKE" lower（字段） 将字段中英文字母全部转为小写 lower(${name}) "name":"JOHN" "john"
知识融合的信息。 操作步骤 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面，在“我的图谱”页面单击图谱卡片，进入图谱详情页。 默认进入“在线版本图谱”页签，等待图谱运行完成，单击“操作”列的“验证”，进入“随机验证”页面。 仅创建图谱版本时，进行知识融合的图谱版本可进行验证操作。
请求消息体通常以结构化格式发出，与请求消息头中Content-type对应，传递除请求消息头之外的内容。如果请求消息体中参数支持中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类
DGCNN是一个较为复杂的端到端关系抽取模型，它在使用BERT模型建模语言关系的基础上，利用DGCNN网络额外使用了文本的分词词性信息，这使得它对于待抽取实体的边界识别能力很强。但复杂的模型意味着更多的标注数据需求，推荐平均每类关系三元组标注数据在400以上，所有标注文本样本数量在8000以上。 MRC-
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